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speech_paraformer_large_asr_mtl-16k-common-vocab11666-pytorch

dengcunqin/speech_paraformer_large_asr_mtl-16k-common-vocab11666-pytorch

发布机构dengcunqin

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基于Paraformer large(iic/speech paraformer-large asr nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch),更换vocab为11666,增加kespeech以及粤语部分字,通过在普通话1w小时、粤语200小时、英语1w小时+整个kespeech train音频数据集上进行训练,当前版本为训练0.1 epoch。语音数据混合合并训练,并且增加噪音,所以模型可无缝识别多语言,抗噪音能力较强。

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基于Paraformer large(iic/speech paraformer-large asr nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch),更换vocab为11666,增加kespeech以及粤语部分字,通过在普通话1w小时、粤语200小时、英语1w小时+整个kespeech train音频数据集上进行训练,当前版本为训练0.1 epoch。语音数据混合合并训练,并且增加噪音,所以模型可无缝识别多语言,抗噪音能力较强。

训练loss如下图,可见loss下降空间仍很大,继续训练效果应该挺不错的。

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